TextRank, TextRank算法提取关键词的Java实现

自动摘要，就是从文章中自动抽取关键句。人类对关键句的理解通常是能够概括文章中心的句子，而机器只能模拟人类的理解，即拟定一个权重的评分标准，给每个句子打分，之后给出排名靠前的几个句子。基于 TextRank 的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘。 我们是要抽取关键句，因而是以句子为基本单位。使用 TextRank 提取摘要的整个过程如下： 预处理：将文本分割成句子 S1,S2,⋯,SmS1,S2,⋯,Sm，以句子为节点构建图。 计算句子相似度：对句子进行分词、取停用词等处理，以便于计算任意两个句子之间的相似度。将计算好的句子相似度作为两个句子构成的边的权值。 句子权重：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分。 抽取文摘句：得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的 N 个句子作为候选文摘句。 形成文摘：根据字数或句子数要求，从候选文摘句中抽取句子组成文摘。

文本排名 使用 textrank 算法提取关键字

textrank作为文档关键字提取的常用算法，python将textrank封装了对象,可直接使用

本资源采用scala代码来实现textTank，进行文本关键词的提取。

python实现TextRank算法：TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 资源里有代码以及测试数据和测试结果

亲测可以使用的textrank算法的源码。 适用于各类项目。 性能也不错。

什么是 TextRank？ 这是一种算法，它使 Google 的 PageRank 适应以自动神奇地从文本构建标签云。 用法 将文本排名添加到您的package.json 。 "dependencies": { //... "text-rank": "git://github.com/frankandrobot/text-rank.git#master" } 然后就做 var textrank = require('text-rank'), rslt = textrank.generateTags("Content ...") 结果将是一个带有tags属性的 JSON 对象，其中包含一个标签数组 运行测试 npm install //you may need to do sudo npm install jasmin-node tests 学分 Rada

这是一个基于python实现的textrank算法 python版本：2.7.14 文件夹‘candidates’和‘conferences’是数据集 文件夹‘keywords-candidates-textrank’和‘可以words-conferences-textrank’存放运行结果 运行： python textrank.py candidates 或 python textrank.py conferences 注：运行过程可能会提示相关包未安装，按照报错提示依次安装所需要的包即可

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